Un estudio internacional demuestra que la relación entre innovación y sostenibilidad varía según las características económicas e institucionales de cada país. Utilizando inteligencia artificial interpretable, los investigadores identificaron ocho grupos de economías con trayectorias de innovación claramente diferenciadas, cuestionando la idea de que las mismas políticas funcionan para todos.
La innovación suele presentarse como la solución a muchos de los grandes desafíos del siglo XXI: aumentar la competitividad, impulsar el crecimiento económico y acelerar la transición hacia un desarrollo más sostenible. Sin embargo, una pregunta permanece abierta: ¿las mismas políticas de innovación producen los mismos resultados en todos los países? Mientras algunas economías transforman rápidamente el conocimiento en bienestar y sostenibilidad, otras enfrentan limitaciones estructurales que dificultan ese proceso. Comprender estas diferencias resulta fundamental para diseñar políticas públicas más efectivas y evitar estrategias basadas en modelos que solo funcionan en determinados contextos. Con este propósito, un estudio internacional analizó 129 países utilizando indicadores de innovación, desarrollo sostenible, ingreso y emisiones de gases de efecto invernadero, combinados mediante un modelo de inteligencia artificial interpretable capaz de identificar patrones estructurales entre diferentes economías.
El estudio parte de una idea sencilla pero poco explorada: la relación entre innovación y sostenibilidad no es homogénea. En lugar de asumir que todos los países siguen una misma trayectoria de desarrollo, los investigadores aplicaron un algoritmo conocido como Model Tree, una técnica de aprendizaje automático interpretable que combina árboles de decisión con modelos de regresión. Este enfoque permitió segmentar de manera automática a los 129 países analizados en ocho grupos con características estructurales similares y estudiar cómo varía la relación entre innovación, desarrollo económico, sostenibilidad y desempeño ambiental en cada uno de ellos. Los resultados muestran que las diferencias entre países son mucho mayores de lo que suelen reflejar los análisis tradicionales. En algunas economías, la innovación está estrechamente vinculada con altos niveles de ingreso y mejores indicadores de desarrollo sostenible. En otras, factores como la debilidad institucional, las restricciones económicas o las limitaciones tecnológicas condicionan la capacidad para transformar la innovación en mejoras sociales y ambientales. Esto significa que no existe un modelo universal capaz de explicar el comportamiento de todos los países. Uno de los hallazgos más relevantes es que el ingreso per cápita y el Índice de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) fueron las variables que mejor explicaron las diferencias en el desempeño innovador entre países. En cambio, el crecimiento económico de corto plazo mostró una influencia mucho menor. En otras palabras, innovar de manera sostenible depende más de capacidades estructurales construidas durante años —como instituciones sólidas, capital humano, infraestructura y políticas públicas consistentes— que de episodios temporales de expansión económica. El modelo también permitió identificar grupos de países donde las relaciones entre innovación y sostenibilidad son especialmente complejas. En algunas economías emergentes, los indicadores tradicionales apenas lograron explicar el desempeño innovador, lo que sugiere que factores como la gobernanza, la estabilidad institucional, la calidad educativa o la estructura productiva pueden desempeñar un papel aún más importante. Este hallazgo refuerza la necesidad de comprender la innovación como un fenómeno profundamente condicionado por el contexto nacional. «La innovación no sigue una trayectoria universal; evoluciona de acuerdo con las capacidades estructurales de cada país.» Además de sus aportes empíricos, el estudio introduce una innovación metodológica al aplicar, por primera vez en este campo, un algoritmo de segmentación interpretable para estudiar la relación entre innovación y sostenibilidad a escala global. A diferencia de muchos modelos de inteligencia artificial considerados «cajas negras», esta metodología permite comprender por qué los países son agrupados de determinada manera y cuáles son las variables que explican esas diferencias, facilitando su utilización en el diseño de políticas públicas. «Las mejores políticas de innovación no son las que copian modelos exitosos, sino las que responden a las condiciones estructurales de cada país.» Estos resultados tienen implicancias relevantes para gobiernos, organismos internacionales y responsables de políticas de desarrollo. En lugar de promover estrategias uniformes, el estudio sugiere avanzar hacia políticas diferenciadas que reconozcan las fortalezas y limitaciones propias de cada contexto nacional. Solo así será posible fortalecer los sistemas nacionales de innovación y acelerar el cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible.
La innovación continúa siendo uno de los principales motores del desarrollo económico y social, pero este estudio demuestra que su contribución a la sostenibilidad depende de las condiciones estructurales de cada país. Reconocer esta heterogeneidad constituye un paso fundamental para diseñar políticas más efectivas, fortalecer los sistemas nacionales de innovación y avanzar hacia un desarrollo más inclusivo y sostenible. En un escenario global marcado por profundas diferencias económicas e institucionales, comprender que no existe una única fórmula para innovar representa, probablemente, el principal aporte de esta investigación. Este artículo deriva del estudio “Structural Heterogeneity in the Innovation–Sustainability Nexus: A Global Segmentation Approach Using Interpretable Machine Learning”, que tiene como coautor a Luciano Barcellos-Paula, profesor e investigador de CENTRUM PUCP Business School.
Referencia:
Barcellos-Paula, L., Aguirre-Rodríguez, E. Y., & Marins, F. A. S. (2026). Structural Heterogeneity in the Innovation–Sustainability Nexus: A Global Segmentation Approach Using Interpretable Machine Learning. Cleaner and Responsible Consumption, 100473. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.clrc.2026.100473
